生成运行代码

<think>嗯，用户现在想要基于UCI的肺癌数据集生成数据挖掘和大数据分析的示例代码。首先，我需要回顾之前的对话历史，确保我提供的代码符合他们之前的课程设计方案。用户之前的回答已经分成了数据集分析、预处理、特征工程、模型构建等模块，所以我需要针对这些部分生成相应的Python代码。 首先，用户提到数据集有307个样本和56个临床特征，包含缺失值，类别分布是三个肺癌分期。因此，在数据加载和初步分析部分，我需要使用pandas来读取数据，然后展示基本的统计信息和类别分布。可能还需要用matplotlib或seaborn进行可视化，比如绘制类别分布的条形图，年龄分布的直方图，以及性别分布的饼图。 接下来是数据预处理部分，用户提到了使用MICE处理缺失值，特征标准化，以及SMOTE处理类别不平衡。我需要导入IterativeImputer进行缺失值填补，然后用StandardScaler进行标准化。对于SMOTE，需要使用imbalanced-learn库中的SMOTE类。这些步骤需要逐步展示，确保代码清晰易懂。 特征工程部分包括随机森林的特征重要性排序和PCA降维。这里需要用到RandomForestClassifier来训练模型并提取特征重要性，然后用matplotlib画出重要性条形图。PCA部分则需要使用sklearn的PCA类，并展示降维后的结果，可能用散点图来可视化PCA的效果。 模型构建部分，用户提到了逻辑回归、SVM和XGBoost的对比，以及超参数的网格搜索。需要分别实例化这些模型，用交叉验证评估性能，并展示准确率和F1分数。网格搜索以SVM为例，展示如何调优参数，并输出最佳模型参数和性能。 模型解释部分，用户提到了SHAP和LIME。需要引入shap和lime库，分别对XGBoost模型进行解释，生成特征贡献摘要图和单个样本的局部解释。这里需要注意SHAP可能计算较慢，尤其是对于较大的数据集，但UCI肺癌数据集样本量不大，应该没问题。 最后，性能评估需要绘制ROC曲线和计算AUC值，以及输出分类报告。这部分需要将数据分成训练集和测试集，训练模型后预测概率，计算每个类别的ROC曲线，并汇总结果。 在写代码的时候，要确保注释清晰，每个步骤都有解释，方便学生理解。同时，要注意库的版本兼容性，比如imbalanced-learn可能需要安装，但用户可能已经具备环境。另外，要处理可能的路径问题，比如加载数据集时可能需要指定正确的文件路径，用户需要根据实际情况调整。 还需要考虑用户是否希望代码尽可能简洁，还是详细包含所有步骤。根据之前的回答，用户可能需要完整的示例代码，涵盖从数据加载到模型评估的全流程。因此，代码需要分块展示，每部分都有明确的功能，并且给出示例输出或可视化图形。 最后，检查是否有遗漏的部分，比如数据预处理中的特征组合，或者创新实践建议中的生存分析模型，但用户这次主要要求的是数据挖掘和大数据分析的示例代码，因此可能集中在主要流程上，而高级部分如多模态数据融合或Web应用原型可能需要额外扩展，但不在当前请求范围内。</think>以下是为UCI肺癌数据集设计的数据挖掘与大数据分析课程代码示例，包含完整数据处理流程和关键算法实现： ```python # === 环境配置 === import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # === 数据加载 === url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/lung-cancer/lung-cancer.data" data = pd.read_csv(url, header=None, na_values='?') print(f"原始数据维度：{data.shape}") # === 初步分析 === # 类别分布分析 class_dist = data[0].value_counts().sort_index() plt.figure(figsize=(8,4)) sns.barplot(x=class_dist.index, y=class_dist.values) plt.title('Class Distribution (Lung Cancer Types)') plt.show() ``` ```python # === 数据预处理 === from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer from sklearn.impute import IterativeImputer from imblearn.over_sampling import SMOTE # 特征/标签分离 X = data.iloc[:, 1:] y = data.iloc[:, 0] # 缺失值填补（MICE） imputer = IterativeImputer(max_iter=20, random_state=42) X_imputed = imputer.fit_transform(X) # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X_imputed) # 类别平衡处理 smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_scaled, y) ``` ```python # === 特征工程 === from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.decomposition import PCA # 特征重要性分析 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rf.fit(X_res, y_res) importances = rf.feature_importances_ plt.figure(figsize=(12,6)) sns.barplot(x=importances, y=np.arange(len(importances)), orient='h') plt.title("Feature Importance Ranking") plt.show() # PCA降维可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_res) plt.scatter(X_pca[:,0], X_pca[:,1], c=y_res, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.title("PCA Projection (2D)") plt.show() ``` ```python # === 模型构建 === from sklearn.svm import SVC from xgboost import XGBClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score # 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.2, random_state=42) # 多模型对比 models = [ ('Logistic', LogisticRegression(max_iter=1000)), ('SVM', SVC(probability=True)), ('XGBoost', XGBClassifier()) ] for name, model in models: scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy') print(f"{name} 平均准确率：{np.mean(scores):.3f} ± {np.std(scores):.3f}") # 超参数调优示例 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': ['scale', 'auto'], 'kernel': ['rbf', 'poly'] } grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=3, verbose=2) grid_search.fit(X_train, y_train) print(f"最佳参数：{grid_search.best_params_}") ``` ```python # === 模型解释 === import shap # SHAP解释器 explainer = shap.TreeExplainer(XGBClassifier().fit(X_train, y_train)) shap_values = explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=data.columns[1:]) # LIME解释示例 from lime import lime_tabular explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer( training_data=X_train, feature_names=data.columns[1:], class_names=['Type1', 'Type2', 'Type3'], mode='classification' ) exp = explainer.explain_instance(X_test[0], grid_search.predict_proba) exp.show_in_notebook() ``` ```python # === 性能评估 === from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score from sklearn.metrics import RocCurveDisplay # 最终评估 best_model = grid_search.best_estimator_ y_pred = best_model.predict(X_test) y_proba = best_model.predict_proba(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) print(f"加权AUC：{roc_auc_score(y_test, y_proba, multi_class='ovr'):.3f}") # ROC曲线可视化 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) RocCurveDisplay.from_estimator(best_model, X_test, y_test, ax=ax) plt.title('ROC Curve') plt.show() ``` ### 代码说明要点： 1. **数据预处理**：使用MICE处理缺失值，采用SMOTE处理类别不平衡[^1] 2. **特征工程**：通过随机森林评估特征重要性，应用PCA进行降维可视化 3. **模型选择**：对比逻辑回归、SVM、XGBoost三种算法性能 4. **可解释性**：集成SHAP和LIME两种主流解释工具 5. **评估指标**：包含分类报告、AUC值和ROC曲线可视化 --相关问题-- 1. 如何调整SMOTE过采样的采样策略？ 2. PCA降维后如何选择最佳维度数？ 3. 怎样处理医学数据中的高维稀疏特征？ 4. 如何保存训练好的模型用于后续预测？ 5. 在医疗数据分析中需要注意哪些伦理问题？ [^1]: 链式方程多重插补法（MICE）通过迭代回归模型处理复杂缺失模式，比简单均值填补更适用于医学数据 [^2]: XGBoost通过正则化项和并行计算实现高效特征选择，在生物医学数据分析中具有显著优势